令和6年度 高度共通 午前I（PM試験） 問1

正解：エ

AI解説

交差検証(クロスバリデーション)は、データをk個のグループに分割し、そのうち1つを評価用、残りを学習用として使い、評価用グループを順に入れ替えながら学習と評価をk回繰り返す手法である。限られたデータを有効活用して、未知のデータへの対応力である汎化性能を偏りなく評価できる。試験では「分割」「入れ替えて繰り返す」というキーワードが交差検証の決め手になる。 ア: 正則化の説明である。損失関数にペナルティ項(L1正則化やL2正則化)を加えてモデルの複雑さを抑え、過学習を防ぐ手法であり、評価手法ではない。 イ: アンサンブル学習の説明である。バギングやブースティングのように複数モデルの結果を組み合わせて精度を高める手法である。 ウ: マルチタスク学習の説明である。単一モデルで関連する複数課題を同時に学習し、課題間の共通要因を獲得して汎化性能を高める手法である。 エ: 正しい。データを複数グループに分割し、学習用と評価用を順に入れ替えて繰り返すのは交差検証そのものである。 💡 AI関連用語は「目的」で区別する。過学習防止=正則化、精度向上のためのモデル併用=アンサンブル、複数課題の同時学習=マルチタスク、汎化性能の評価=交差検証、と整理して覚える。